Schritt für Schritt: Agent Feed in Ihrem Copilot-Arbeitsbereich einrichten

Von Mirko Peters · 2026-08-13

Willkommen zurück, liebe Podcast-Hörer und Technikbegeisterte! Wenn Sie unsere letzten Gespräche über künstliche Intelligenz, Automatisierung und Effizienz am Arbeitsplatz verfolgt haben, wissen Sie, dass die menschliche Aufsicht im Prozess heute wichtiger ist denn je. Da Organisationen zunehmend autonome KI-Agenten einsetzen, um alles von der Kundenbetreuung bis zur Verarbeitung komplexer Daten z

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Um diese Frage zu beantworten, haben wir kürzlich eine eigene Podcast-Episode aufgezeichnet, in der wir die technischen und betrieblichen Gegebenheiten dieser Herausforderung erläutern. Falls Sie sie noch nicht gehört haben, sehen Sie sich unbedingt unsere Episode Agent Feed - Simply Explained an, die eine grundlegende Audio-Einführung bietet. In diesem Blogbeitrag vertiefen wir diese Konzepte mit einer umfassenden, technischen Anleitung zur Konfiguration des Copilot Service-Arbeitsbereichs, zur Aktivierung von Agent Feed und zum nahtlosen Hinzufügen der Ansicht „Agent Supervisor“ zu Ihrer Power Apps-Umgebung.

Agent Feed im Überblick

Agent Feed Overview

Die wichtigsten Funktionen von Agent Feed

Agent Feed ist ein leistungsstarkes Werkzeug, mit dem Sie Ihre Erfahrung mit KI in Power Apps verbessern. Es dient als zentrale Schaltstelle, über die Sie KI-Agenten wirksam verwalten und beaufsichtigen. Das Werkzeug ist entscheidend dafür, dass KI innerhalb der von Ihnen festgelegten Vorgaben arbeitet, und ermöglicht so mehr Kontrolle und Aufsicht.

Die Bedeutung von Agent Feed für das KI-Management kann kaum überschätzt werden. Es hilft Ihnen, ein Gleichgewicht zwischen Automatisierung und menschlichem Eingreifen zu halten. Mit Agent Feed können Sie KI-Aufgaben überwachen und sicherstellen, dass sie mit Ihren Geschäftszielen übereinstimmen. Diese Aufsicht ist unverzichtbar, gerade weil KI-Agenten selbstständig arbeiten und sich Aktionen daher nur schwer auf bestimmte Benutzerbefehle zurückführen lassen.

Dies sind die wichtigsten Funktionen von Agent Feed:

Funktion	Beschreibung
Zusammenarbeit zwischen Mensch und Agent	Ermöglicht Ihnen, von Agenten erstellte Aufgaben zu prüfen, zu bestätigen und abzuschließen.
Einheitlicher Aufgabenfeed	Ermöglicht Ihnen, die Arbeit von Agenten über eine aufgabenbasierte Oberfläche zu überwachen und mit ihr zu interagieren.
Aufgabenkategorisierung	Ordnet Aufgaben in Bereiche wie „Needs Attention“ und „Completed“, um die Verwaltung zu erleichtern.

Aufgaben enthalten wesentliche Details wie Titel, Beschreibungen, Agentennamen und Zeitstempel. Der Bereich „Needs Attention“ hebt Aufgaben hervor, die Ihre Eingabe erfordern, während der Bereich „Completed“ Aufgaben anzeigt, die von Ihnen oder den Agenten abgeschlossen wurden.

Eine der herausragenden Funktionen von Agent Feed ist das Log for Review. Diese Funktion unterstützt Compliance- und Prüfungsanforderungen, indem sie umfassende Überwachungsprotokolle bereitstellt. Solche Protokolle sind für Organisationen entscheidend, die kritische Fragen zu Agentenaktionen beantworten müssen. Sie gewährleisten Verantwortlichkeit, indem sie festhalten, wer welche Aktionen wie und wann ausgeführt hat. Dieser Detailgrad ist für die Erfüllung gesetzlicher Vorgaben in verschiedenen Branchen unverzichtbar.

Eine weitere zentrale Funktion ist Request Assistance. Sie stärkt die Zusammenarbeit zwischen Ihnen und KI-Agenten. Studien zeigen, dass die Nutzung von KI-Unterstützung die Erfolgsquote bei Aufgaben deutlich erhöht. Erhielten Teilnehmer beispielsweise KI-Unterstützung, lag ihre Makro-Erfolgsquote bei 70 %, verglichen mit nur 20 % bei Anleitung ohne Unterstützung. Das zeigt, dass KI als wirksames Trainingswerkzeug dienen kann, das Ihnen hilft, bei späteren Aufgaben bessere Ergebnisse zu erzielen.

Schließlich vereinfacht die Funktion Invoke Data Entry die Datenverwaltung. Sie ermöglicht Ihnen, Ihre Agenten in einem vertrauten Aufgabenfeed zu überwachen, ihnen zu vertrauen und mit ihnen zusammenzuarbeiten. Diese Integration vereinfacht Ihren Arbeitsablauf und erleichtert die effiziente Verwaltung von Datenerfassungsaufgaben.

So beaufsichtigen Sie autonome Agenten

Echtzeit-Einblicke in Power Apps

Die Überwachung von KI-Agenten über Agent Feed ist unkompliziert. Gehen Sie folgendermaßen vor, um Ihre Umgebung für eine wirksame Aufsicht einzurichten:

Melden Sie sich bei Power Apps an und wählen Sie Ihre Contact-Center-Umgebung aus.
Wählen Sie in der Sitemap Apps, suchen Sie nach dem Copilot Service-Arbeitsbereich und bearbeiten Sie ihn.
Aktivieren Sie Agent Feed, indem Sie:
- das Symbol Agents in der Sitemap auswählen.
- Den Agenten auswählen, der dem Case Management Agent entspricht, etwa Case Processing Agent, und auf die Auslassungspunkte (...) > Zur App hinzufügen klicken.
- Die Änderungen speichern und veröffentlichen.
Die Ansicht Agent Supervisor wie folgt hinzufügen:
- Nach der Ansicht Case suchen und diese auswählen.
- Im Bereich Cases auf Ansichten klicken.
- Auf die Auslassungspunkte (...) für Agent Supervisor klicken und anschließend Hinzufügen auswählen.
- Die Änderungen speichern und veröffentlichen.
Abschließend mit einer Supervisor-Rolle beim Copilot Service-Arbeitsbereich anmelden, um zu prüfen, ob der Agent-Feed in der Sitemap angezeigt wird.

Menschliches Eingreifen spielt bei KI-gestützten Entscheidungen eine entscheidende Rolle. KI-Agenten können zwar repetitive Aufgaben übernehmen, treffen in komplexen Situationen aber nicht immer die besten Entscheidungen. Ihre Fachkompetenz stellt sicher, dass Entscheidungen mit den Geschäftszielen übereinstimmen. Indem Sie autonome Agenten überwachen, behalten Sie die Kontrolle über deren Aktivitäten und können bei Bedarf rechtzeitig eingreifen.

Der Agent-Feed bietet Echtzeit-Einblick in die Aktivitäten von Agenten. Sie können verschiedene Kennzahlen verfolgen, darunter:

Latenz
Durchsatz
Anzahl erfolgreicher Vorgänge und Fehler
Ressourcenauslastung

Diese Kennzahlen helfen Ihnen einzuschätzen, wie gut Ihre Agenten arbeiten. Zusätzlich erfasst der Agent-Feed den Ausführungsablauf jeder Anfrage und gibt Ihnen so Einblick in jeden Schritt des Prozesses. Diese Detailtiefe ermöglicht es Ihnen, Engpässe zu erkennen und die Leistung zu optimieren.

Die Integration mit dem Model Context Protocol (MCP) erweitert die Funktionen des Agent-Feeds. MCP standardisiert die Kommunikation zwischen KI-Anwendungen und Power Apps. Diese Integration vereinfacht den Entwicklungsprozess und verringert Zeitaufwand und Komplexität für Entwickler. Zudem können KI-Anwendungen auf eine breite Palette von Datenquellen zugreifen, wodurch sie leistungsfähiger werden. Das Ergebnis sind effizientere KI-Anwendungen, die in Ihrem Auftrag wirksam handeln können.

Praktische Anwendungsfälle des Agent-Feeds

Practical Applications of Agent Feed

Produktivität mit KI steigern

Unternehmen können den Agent-Feed auf vielfältige Weise nutzen, um ihre Produktivität zu steigern. Hier sind einige typische Szenarien, in denen der Agent-Feed besonders gut zur Geltung kommt:

Geschäftsszenario	Beschreibung
Kundenservice	Verbessert Workflows im Kundenservice und sorgt für mehr Transparenz und Effizienz.
Vertrieb	Unterstützt Vertriebsmitarbeitende bei Nachschlagevorgängen, Validierungen und Zahlungsprozessen.
Automatisierung von Datenquellen	Erleichtert die Automatisierung mit mehreren Datenquellen oder Konnektoren und bietet Transparenz in jedem Schritt.

Die Integration des Agent-Feeds in Ihre täglichen Arbeitsabläufe bringt zahlreiche Vorteile. Sie können Prozesse straffen und die Effizienz steigern. So berichten Unternehmen beispielsweise von einer um 40 % schnelleren Lösungsquote und einer um 25 % höheren Kundenzufriedenheit nach der Einführung des Agent-Feeds. Diese Verbesserungen beruhen auf der Fähigkeit des Tools, umsetzbare Aufgaben zu erstellen und Echtzeit-Einblicke in die Leistung der Agenten zu liefern.

Mit dem Agent-Feed können Sie sich auf komplexe Aufgaben konzentrieren, indem Sie Routineprozesse automatisieren. So gelingt das:

KI-Agenten automatisieren komplexe, mehrstufige Arbeiten, die logisches Denken und dynamische Entscheidungen erfordern.
Sie reduzieren den manuellen Aufwand, indem sie sich wiederholende kognitive Aufgaben übernehmen, etwa das Prüfen von Dokumenten und das Zusammenführen von Daten.
KI-Agenten erhöhen die Konsistenz, indem sie bei allen Fällen dieselben Begründungs- und Entscheidungskriterien anwenden.
Sie beschleunigen Prozesse, indem sie Workflows in Sekunden oder Minuten statt in Stunden oder Tagen abschließen.
KI-Agenten skalieren Fachwissen, indem sie Entscheidungslogik und bewährte Verfahren für eine einheitliche Anwendung festschreiben.

Terminplanungsagenten verwalten zum Beispiel Besprechungen, indem sie die Verfügbarkeit prüfen und Einladungen versenden, was die Zeit für E-Mails reduziert. Datenerfassungsagenten übernehmen repetitive Aufgaben wie das Übertragen von Informationen und die Validierung der Datenqualität. Recherche-Agenten sammeln und bündeln Informationen aus verschiedenen Quellen und erstellen effizient Berichte.

Die Balance zwischen Automatisierung und menschlicher Aufsicht ist entscheidend. Während KI viele Aufgaben übernehmen kann, stellt Ihre Fachkompetenz sicher, dass Entscheidungen mit den Geschäftsregeln übereinstimmen. Um diese Elemente wirksam auszubalancieren, gehen Sie wie folgt vor:

Schritt	Beschreibung
1. Bewertungsziele definieren	Geschäftsziele mit Bewertungskriterien abgleichen, etwa Kundenzufriedenheit und regulatorische Konformität.
2. Testdatensätze erstellen	Realistische Szenarien entwickeln, die typische Nutzungsmuster abbilden, einschließlich Grenzfälle.
3. Bewertungsmethoden auswählen	Fachliche Bewertung mit automatisierten Kennzahlen kombinieren, um eine umfassende Beurteilung zu erhalten.
4. Messrahmen implementieren	Verwenden Sie Echtzeit-Überwachung für kundenorientierte Agenten oder eine Batch-Bewertung für interne Tools.
5. Ergebnisse analysieren und iterieren	Richten Sie Feedback-Schleifen ein, die Bewertungsergebnisse mit Verbesserungen am Modell verbinden.

Wenn Sie Agent Feed in Ihre Abläufe integrieren, sorgen Sie für eine nahtlose Zusammenarbeit zwischen KI und menschlichen Agenten. Dieser Ansatz steigert nicht nur die Produktivität, sondern sorgt auch für die nötige Kontrolle, um die Ziele Ihrer Organisation zu erreichen.

Herausforderungen bei der Implementierung von Agent Feed

Die Implementierung von Agent Feed kann Unternehmen vor einige Herausforderungen stellen. Wenn Sie diese Hürden kennen, können Sie die Integration besser vorbereiten. Hier sind einige typische Probleme, auf die Sie stoßen könnten:

Kostentransparenz: Die Kosten, die mit Agent Feed verbunden sind, lassen sich nicht ohne Weiteres nachverfolgen. Sie benötigen eine Governance-Schicht, um Ausgaben wirksam zu überwachen.
Komplexität bei agentenübergreifenden Umgebungen: Die Verwaltung von Agenten, die über verschiedene Umgebungen hinweg arbeiten, kann knifflig sein. Authentifizierung, Überwachung und Fehlerbehandlung müssen Sie sorgfältig umsetzen.
Datenschutz- und Sicherheitsrisiken: KI-Agenten können neue Schwachstellen mit sich bringen. Sie könnten attraktive Ziele für Cyberangriffe werden, die Datenschutz und Sicherheit gefährden.

Nachweis	Erläuterung
KI-Agenten bringen neue Schwachstellen und Risiken mit sich	Dies zeigt, wie der Einsatz von KI-Agenten die Angriffsfläche vergrößern und damit Datenschutz und Sicherheit beeinträchtigen kann.
KI-Agenten sind attraktive Ziele für Cyberangriffe	Dass KI-Agenten als Ziele genannt werden, unterstreicht die Sicherheitsbedenken, die sich aus ihrem Einsatz ergeben.
Schlechtes Management kann zu finanziellen Verlusten und Imageschäden führen	Dies verdeutlicht die möglichen Folgen, wenn Datenschutz- und Sicherheitsbedenken nicht berücksichtigt werden.

Um diese Herausforderungen zu meistern, können Sie mehrere bewährte Vorgehensweisen anwenden:

Erfolg definieren: Legen Sie ein bis zwei zentrale Leistungskennzahlen (KPIs) fest, die auf Ihre Geschäftsziele abgestimmt sind. Das gibt Ihren Entwicklungsaufwand die Richtung und hilft Ihnen, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren.
Funktionsübergreifendes Team aufbauen: Beziehen Sie verschiedene Interessengruppen in die Implementierung ein. So stellen Sie sicher, dass der Agent einen Mehrwert bietet und die unterschiedlichen Bedürfnisse in Ihrer Organisation erfüllt.
Mit Unterstützung starten: Stellen Sie Schulungen und klare Kommunikation bereit, damit Nutzer sicher mit dem System arbeiten können. Feedback in dieser Phase hilft Ihnen, notwendige Anpassungen vorzunehmen.
Überwachen und anpassen: Nutzen Sie Echtzeitdaten, um die Leistung zu verfolgen. So können Sie auf Basis der tatsächlichen Nutzung und Ergebnisse kontinuierlich verbessern.

Darüber hinaus können wirksame Change-Management-Strategien die Akzeptanz von Agent Feed deutlich steigern. Organisationen, die für KI-Initiativen ein strukturiertes Change Management einführen, erreichen eine 3,4-mal höhere Wahrscheinlichkeit für eine erfolgreiche Akzeptanz. Konzentrieren Sie sich auf die menschlichen Aspekte der Akzeptanz, etwa auf Verhaltensänderungen und klare Rollen.

Beginnen Sie damit, dass Führungskräfte KI selbst nutzen und so als Vorbild vorangehen. Das hilft Ihnen, den aktuellen Stand der Akzeptanz realistisch einzuschätzen. Stellen Sie außerdem sicher, dass das Wissen erfasst wird, bevor Workflows automatisiert werden. So halten Sie das richtige Know-how fest, bevor Sie es in KI-gestützte Prozesse integrieren. Fördern Sie schließlich das gemeinsame Lernen mit sofortiger praktischer Anwendung. Dieser Ansatz ist wirksamer als generische Schulungen, weil er die Zusammenarbeit und den praktischen Einsatz von KI-Werkzeugen fördert.

Wenn Sie diese Herausforderungen angehen und die bewährten Vorgehensweisen befolgen, können Sie Agent Feed erfolgreich einführen und die KI-Fähigkeiten Ihrer Organisation stärken.

Fazit

Agent Feed spielt eine zentrale Rolle, wenn es darum geht, KI-Management zu verbessern und eine wirksame menschliche Kontrolle sicherzustellen. Indem Sie KI-Agenten wie neue Mitarbeitende behandeln, schaffen Sie klare Rollen und Erwartungen, was die Verantwortlichkeit stärkt. Diese strukturierte Governance ermöglicht es Ihnen, KI-Agenten als aktive Teilnehmer in Ihren Arbeitsabläufen zu vertrauen.

Mit der Echtzeit-Aktivitätsüberwachung verbessert Agent Feed die Zusammenarbeit und die Entscheidungsfindung und ist damit wesentlich für die Optimierung von Abläufen. Wenn Sie das Potenzial von Agent Feed in Ihrer Organisation ausloten, überlegen Sie, wie es Ihren Umgang mit der KI-Integration verändern kann. Um diese Konzepte und ihren Zusammenhang mit dem breiteren Microsoft-Ökosystem genauer kennenzulernen, hören Sie sich unbedingt unsere begleitende Podcast-Episode Agent Feed - Simply Explained an.

Zukünftiger Trend	Beschreibung
Automatisierung	KI-Agenten werden repetitive Aufgaben in Power Apps automatisieren.
Verbessertes Nutzererlebnis	Mit besserer Governance verbessern sich auch die Interaktionen der Benutzer.
Überwachte Aktionen	Menschliche Überprüfung in automatisierten Prozessen sichert die Qualität.

Begegnen Sie der Zukunft der KI mit Agent Feed und erschließen Sie neue Möglichkeiten für Ihr Unternehmen.

Häufige Fragen

Was ist Agent Feed?

Agent Feed ist ein Überwachungszentrum in Power Apps, mit dem Sie KI-Agenten effektiv verwalten können. Es stärkt die menschliche Aufsicht und die Zusammenarbeit mit KI und stellt sicher, dass Aufgaben zu Ihren Geschäftszielen passen.

Wie verbessert Agent Feed die Verwaltung von KI?

Agent Feed liefert Echtzeit-Einblicke in die Aktivitäten der KI-Agenten. Sie können Leistungskennzahlen überwachen, Aufgaben prüfen und bei Bedarf eingreifen. So stellen Sie sicher, dass die KI innerhalb Ihrer Vorgaben arbeitet.

Kann ich die Funktionen von Agent Feed anpassen?

Ja, Sie können Agent Feed an Ihre speziellen Anforderungen anpassen. Sie können Aufgabenkategorien ändern, Bewertungskriterien festlegen und Leistungskennzahlen definieren, die auf Ihre Geschäftsziele abgestimmt sind.

Welche Arten von Aufgaben können KI-Agenten übernehmen?

KI-Agenten können wiederkehrende Aufgaben automatisieren, etwa die Dateneingabe und die Prüfung von Dokumenten. Außerdem unterstützen sie bei komplexen Workflows, sodass Sie sich auf Entscheidungen auf höherer Ebene konzentrieren können.

Wie lässt sich Agent Feed in modellgesteuerte Apps integrieren?

Agent Feed lässt sich nahtlos in modellgesteuerte Apps in Power Apps integrieren. Dadurch überwachen Sie KI-Agenten direkt in den Anwendungen, die Sie täglich nutzen. Das steigert die Produktivität und die Übersicht.

Ist eine Schulung für die Nutzung von Agent Feed erforderlich?

Eine umfangreiche Schulung ist nicht zwingend erforderlich. Wenn Sie sich aber mit den Funktionen von Agent Feed vertraut machen, schöpfen Sie den Nutzen optimal aus. Microsoft stellt Ressourcen und Unterstützung bereit, die Ihnen den Einstieg erleichtern.

Welche Rolle spielt generative KI in Agent Feed?

Generative KI erweitert Agent Feed, indem KI-Agenten aus Interaktionen lernen und ihre Leistung mit der Zeit verbessern können. Dadurch lassen sich Aufgaben effizienter bearbeiten und Entscheidungen besser treffen.

Wie stelle ich den Datenschutz bei KI-Agenten sicher?

Um den Datenschutz sicherzustellen, implementieren Sie robuste Sicherheitsmaßnahmen und Governance-Protokolle. Überprüfen Sie die Aktivitäten der KI-Agenten regelmäßig und halten Sie die Einhaltung branchenspezifischer Vorschriften ein, um sensible Informationen zu schützen.

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Zuletzt überprüft: Juli 2026.